光笔式双目视觉测量系统标定技术研究

针对光笔式双目视觉测量系统的标定问题,讨论了关于相机内参、双相机外参以及测量笔的相关标定理论,开发了一整套基于LabVIEW的标定系统。运用张氏平面标定法实现了相机内参标定。结合基于标准长度的外部参数标定方法,实现了双相机外参数标定。运用粒子群算法和LM算法相结合,加快了目标函数高维寻优速度。在测量笔标定环节,提出了一种基于最小二乘法的现场校准方法。标定系统完成了后期开展相关测量前的所有准备工作,具有较高的精度和实用性。在测量系统标定结果基础上对直径25 mm标准陶瓷球进行测量,测量结果标准差达到0.019 mm。     

体视2D-3cPIV相机标定方法研究

基于针孔相机成像模型,利用共线方程建立了像平面坐标与粒子三维空间坐标之间的映射关系,在此基础上采用Tsai’s算法开展了相机内外参数标定方法的研究。使用微位移机构负载二维平面标定板完成了片光厚度内多个位置的单视场非共面标定。改进后的Wong-Trinder算子提高了标定板上目标像中心的定位精度。利用标准图像对其进行了仿真实验。结果表明,该标定方法具有标定速度快、精度高的特点,适合于多种流场的2D-3cPIV测量。     

大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正

从光学测量角度出发,结合计算机视觉中的摄像机标定方法,解决了大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正问题。与摄像机标定不同,畸变校正中仅标定内部参数,外部参数作为已知条件。采用线性畸变模型,由最小二乘法解线性方程组得到摄像系统畸变模型的畸变系数。介绍了数字图像中像素间距和光学中心的标定方法。通过比较由标定参数得到的畸变图像和摄像机采集的畸变图像对实验标定精度进行评定,实验结果表明边缘视场(112°)的标定精度达到了0 75%。     

结构光三维成像系统的计算机仿真

基于相位测量轮廓术和摄像机模型,提出一种结构照明三维成像系统的高精度计算机仿真算法。对于给定的物体三维模型,首先根据系统结构,采用Z缓冲技术消除遮挡和阴影部分,得到与摄像机像素点对应的物体表面采样点三维坐标,再使用统一的数学模型和方法处理投影过程。根据摄像机及投影仪的内、外参数,最终得到了摄像机像素点、物体表面采样点和投影仪像素坐标三者之间的对应关系,从而实现了结构照明三维成像系统仿真。为实际系统的结构设计、调整和参数校正提供了参考。     

基于两个正交一维物体的单幅图像相机标定

提出了一种利用两个正交一维物体构成"T"型靶标进行摄像机标定的新方法。该方法只需对"T"型靶标上已知坐标的5点投影一幅图像,然后根据柔性靶标原理计算出由虚点和标记点组成的共直线的4点,由射影变换同素性、接合性以及交比不变性标定出镜头的一阶径向畸变参数。利用已知畸变参数对图像进行畸变校正,然后由基于两个正交一维物体坐标变换的方法即可标定出相机的内外参数。该方法线性求解镜头畸变参数,避免了传统方法非线性迭代优化过程中产生的参数耦合现象。实验表明,不进行镜头畸变校正则相机标定精度随着图像噪声的增加呈不稳定状态;进行畸变校正后对简单标定计算的初始值进行优化得到稳定的高精度标定结果。整个实验设备简单,操作方便,只需一幅图像即可实现镜头畸变和相机内外参数的标定,可以达到实时的效果。     

相机自热引起像点漂移的实验分析与温度补偿模型研究

为减小摄影测量中温度对测量精度的影响,基于物理实验,对相机自热引起的像点漂移影响机理进行研究,提出一种针对相机自热致像点漂移补偿方法.通过摄像测量技术对不动标志点进行长期连续监测,发现测量系统温度变化确实会引起像点漂移测量误差,其中水平漂移测量误差可达1.11Pixel,竖向漂移测量误差可达2.22Pixel.基于试验...     

近景大视场角分区域标定方法研究

针对飞行试验测量视场大相机标定精度低的问题,提出一种高精度CCD相机分区域标定方法。该方法首先通过将标靶均匀布置在摄像机视场内,使得标靶尽可能均匀错落地充满整个视场范围,再结合人眼判读的方式求解靶标的像面位置,最终与全站仪三维坐标形成精确的空间标定点集。接着,将像平面按横向方向等间距分割成Ｎ个区域,并结合后方交会的方法分别对每个子区域进行相机参数的计算。实验结果表明：经过分区域标定,相机采集点的总误差比单区域标定法降低了4％(Ｎ＝3)。算法可实现指定区域的相机参数计算,基本满足中高等精度的工业测量要求。所本文研究可应用于位置相对固定不变的工业视觉测量,特别是大工件测量领域。     

摄影测量图像处理的高精度误差补偿法

在高精度的摄影测量中,图像处理精度对整体测量精度起着至关重要的作用,但成像过程中摄像机对特征点图像的离散化采样,会造成图像与原始信号的失真,从而带来图像处理环节的误差。通过对图像处理过程中特征点总能量、能量分布弥散半径和图像处理窗口的特性分析,并以特征点中心位置、提取误差大小和能量密度函数的标准差之间关系为基础,提出一种针对离散化采样的误差补偿法。该方法仅需标定一次补偿参数,适用于所有摄像机和算法,可显著提升原有图像处理精度。实验证明,对于质心法和高斯拟合法,该补偿法可将图像提取精度提高到0.03pixel。     

A novel optimization method of camera parameters used for vision measurement

Camera calibration plays an important role in the field of machine vision applications. During the process of camera calibration, nonlinear optimization technique is crucial to obtain the best performance of camera parameters. Currently, the existing optimization method aims at minimizing the distance error between the detected image point and the calculated back-projected image point, based on 2D image pixels coordinate. However, the vision measurement process is conducted in 3D space while the optimization method generally adopted is carried out in 2D image plane. Moreover, the error criterion with respect to optimization and measurement is different. In other words, the equal pixel distance error in 2D image plane leads to diverse 3D metric distance error at different position before the camera. All the reasons mentioned above will cause accuracy decrease for 3D vision measurement. To solve the problem, a novel optimization method of camera parameters used for vision measurement is proposed. The presented method is devoted to minimizing the metric distance error between the calculated point and the real point in 3D measurement coordinate system. Comparatively, the initial camera parameters acquired through linear calibration are optimized through two different methods: one is the conventional method and the other is the novel method presented by this paper. Also, the calibration accuracy and measurement accuracy of the parameters obtained by the two methods are thoroughly analyzed and the choice of a suitable accuracy evaluation method is discussed. Simulative and real experiments to estimate the performance of the proposed method on test data are reported, and the results show that the proposed 3D optimization method is quite efficient to improve measurement accuracy compared with traditional method. It can meet the practical requirement of high precision in 3D vision metrology engineering.     

中心折反射全方位摄像头的标定方法研究

提出一种适用于不同类型中心折反射全方位摄像头的标定方法。该方法不需标定模板的运动信息或限定全方位摄像头的类型,而只用通过摄像头观测分布在不同位置的标定模板,对所采集的标定模板图像提取角点,将包含内外部参数的非线性图像投影函数用泰勒级数展开表示,应用Levenberg-Marquardt算法计算摄像头外部参数,而通过对超定方程组的伪逆求解计算内部参数。整个标定过程简单,快速而且自动完成。利用某一中心折反射全方位摄像头对提出的方法进行了实验,实验结果表明,该方法可获得很好的标定效果。     

航天遥感相机动态钳位设计

提出了航天遥感相机的动态钳位方法,该方法通过在相机的模拟前端对大气程辐射值进行减除,实现场景信息的充分量化.建立了航天遥感相机成像链路模型,分析了大气程辐射对图像灰阶范围的影响.研制了动态钳位相机,实现了在相机硬件电路中减除模拟信号.在外场对动态钳位相机进行了实验验证,实验中利用MODTRAN软件计算大气程辐射并转换为相机钳位值.实验结果表明:本文方法可使相机低端信息得到充分利用,图像灰阶范围能够提高62%;在航天遥感相机中设计动态钳位能够利用低端量化信息,用更多的量化位数来表示地物目标信息,并可提高辐射分辨率,保留更多图像的细节信息.     

一种基于先验模板的图像面积特征测量方法

针对显微视觉中需要反复自动聚焦与自动照明调节以获取高质量图像,降低了微操作效率,提出一种图像特征测量方法.该方法建立在二值图像标准互相关计算模型的基础上.首先,通过设计特殊模板图像,简化该计算模型;通过反推该计算模型,可以在不作预处理基础上,得到目标图像的面积特征参量.利用误差补偿原理,设计两种模板求解两次面积参量,而后求平均值,提高了算法对比度及鲁棒性.强噪音仿真图像实验结果表明:改进方法的测量正确度比常规方法高约20倍;强离焦退化仿真实验表明:改进方法的测量正确度可提高一个数量级.实际图像实验中,改进方法可以在严重离焦以及弱照明条件下有效对图像面积特征进行测量,测量精密度比常规方法高3～5倍.结果表明,该方法在低质量图像面积特征测量中具有实用价值.     

一种利用图像序列进行摄像机标定的方法

结合消隐点的有关知识,利用图像序列中运动的人体及其阴影的垂直关系,给出了一种实用性比较强的摄像机标定方法.该方法采用线性的方法计算出了可变焦摄像机5参数的内参数矩阵及旋转矩阵,并在一定的条件下计算出平移矩阵,最终将摄像机完全标定.计算内参数及旋转矩阵时不必考虑图像之间对应点之间的关系,从而大大减少了图像检测期间算法的复杂度,提高了标定的速度.此外,模拟和实际图像实验也表明该自标定方法具有较高的鲁棒性和准确性,适用于在线摄像机标定系统.     

基于光学测棒的立体视觉坐标测量系统的研究

提出了一种基丁测量与校准功能合一的光学测棒的立体视觉坐标测最系统.采用光学测棒作为成像目标,通过任意放置的两台摄像机获取测棒上的发光特征点的图像实现被测物体三维坐标的测量,同时利用测量数据定期对两台摄像机外部方位参数进行校准.深入研究了两台摄像机内部参数和外部方位参数校准过程中的校准件和校准算法的设计,以及系统测量建模等关键技术,提出了相应的解决方案,减小了摄像机内外参数校准及测量模型对测量结果的影响,提高系统的测量精度.实验结果表明.该系统的最大测量误差为0.11 mm.     

Real-time camera pose estimation based on volleyball court view

The use of technology in sports has increased in recent years. One of the most influential of these technologies is referee support systems. Team sports such as volleyball require accurate and robust tracking systems that do not affect either the players or the court. This paper introduces the application of intrinsic and extrinsic camera calibration in a 12-camera volleyball referee system. Intrinsic parameters are calculated by using the classic pinhole model and Zhang’s method. To perform extrinsic calibration in real time, the volleyball court is treated as a global calibration artifact. Calibration keypoints are defined as court-line intersections. In addition, a new keypoint detection algorithm is proposed. It enables achievement of an accurate camera pose in regard to the court. With all 12 cameras calibrated in a common coordinate system, a dynamic camera stereo pair creation is possible. Therefore, with known ball 2D image coordinates, the 3D real ball coordinates can be reconstructed and the ball trajectory can be estimated. The performance of the proposed method is tested on a synthetic data set, including 3Ds Max rendering and real data scenarios. The mean camera pose error calculated for data biased with keypoint detection errors is approximately equal to 0.013% of the measurement volume. For the real data experiment with a human hand phantom, it is possible to determine the presence of the human phantom on the basis of the ball reflection attitude.     

基于数字图像的高精度面内转角测量方法

针对科研与工程中转角测量优于5″的高精度要求,提出了一种用直线做特征标志的基于图像的测量方法。用高分辨率相机采集被测物上长直线标志,通过高精度检测图像上直线的倾斜角度来计算转角。分析了基于图像高精度角度测量中出现的多种原来无需考虑的影响精度的因素。给出了角秒级角度测量时直线的拟合检测算法以及直线标志的成像宽度、长度、与采样方向的角度等参量的选择应满足的条件。仿真和实验结果表明直线宽度5~9 pixel,直线方向避开与采样方向成0°和45°角时角度检测精度达到最优,当直线长度不小于1000 pixel时测量精度优于5″。     

Self-calibration of multi-camera networks without feature correspondence between different cameras

An automatic calibration approach for multi-camera networks is proposed to calibrate the intrinsic parameters of each camera and the extrinsic parameters between different cameras. Firstly, the moving objects are tracking, and the feature points are detected and calculated by a matching method from image sequences. And then we estimate the intrinsic parameters of each camera respectively by a self-calibration method from the motion of feature points, while estimating the rotation and translation of each camera with respect to the object. Thirdly, we estimate the extrinsic parameters between different cameras from the rotation and the motion of each camera with respect to the object. Our method only needs to track the motion of objects in each camera without the correspondence between different cameras. It avoids the difficulty of the correspondence between different cameras in real networks. Experiments with simulated data and real images are carried out to verify the theoretical correctness and numerical robustness.     

激光投影成像式运动目标位姿测量与误差分析

为了实现室内运动目标位姿的高精度测量,建立了一套激光投影成像式位姿测量系统.该系统利用两两共线且交叉排列在同一平面上的点激光投射器作为合作目标捷联在运动目标上,通过与光斑接收幕墙的配合共同组成运动目标位姿测量基线放大系统,利用高速摄像机实时记录幕墙上投影光斑的位置,利用摄像机标定结果求解投影光斑的世界坐标,利用投影光斑之间构成的单位向量建立运动目标位姿解算模型.最后,根据测量原理推导了图像坐标提取、摄像机外部参数标定、光束直线度与目标位姿解算结果之间的误差传递函数.实验结果表明,当摄像机的视场范围为14 000mm×7 000mm时,测量系统的姿态角测量精度为1′(1δ),位置测量精度为5mm,且误差大小与目标位姿测量误差传递函数理论计算值一致,验证了本文提出的目标位姿测量方法与测量误差传递模型的准确性,能够满足目标位姿测量高精度的要求.     

基于无穷单应的大视场摄像机标定方法

在大视场摄像机标定中,常常会出现由于场景过于单一而很难达到自标定所需要的场景约束和运动约束条件、立体标定所需要的强立体条件或者平面靶板标定所需要的绝对共面条件,如指向高空区域的摄像机标定任务就很难满足上述要求,因而大视场摄像机标定需要较为弹性的标定算法。提出一种基于无穷单应的大视场摄像机标定方法,该方法最少只需要4个非共线控制点和摄像机粗略的位置即可求解无穷单应,并且提出一种坐标变换方法以保证线性求解和优化无穷单应时的稳定性。从无穷单应中分解得到摄像机参数初始值,通过Levenberg-Marquardt(LM)优化算法最终实现摄像机的标定。在优化过程中,通过假设图像中心为主点和采用一阶径向畸变模型,相对增加了优化过程中的剩余自由度,能够实现4个像点为观测值的参数优化。相比于强立体或共面的条件,此方法所需条件很容易满足。仿真和实际实验验证了此方法的正确性和高精度,以及重复测量实验的灵活易实施。     

面向大视场视觉测量的摄像机标定技术

提出了一种面向大视场高精度视觉测量的摄像机标定新方法,该方法采用亮度自适应的单个红外发光二极管(IR-LED)作为目标靶点,将该靶点固定在三坐标测量机的测头上,并依次精确移动至预先设定的空间位置,每次靶点到达设定的空间位置时,摄像机对靶点进行图像采集。利用三坐标测量机的精确位移,在三维空间构成一个虚拟立体靶标。针对虚拟立体靶标在大视场摄像机标定中只能覆盖一小部分标定空间的问题,通过自由移动摄像机在多个方位对虚拟立体靶标进行拍摄,使得多个虚拟立体靶标分布于整个标定空间。摄像机在每个方位对虚拟立体靶标的拍摄都标定出一组摄像机的内、外参数,然后以摄像机内参数和摄像机在各个方位下拍摄的虚拟立体靶标在摄像机坐标系下的位置及姿态参数为优化变量,建立以所有三维靶点位置重投影误差平方和为最小的目标函数,采用非线性优化方法求解摄像机标定参数的最优解。该方法较好地解决了大视场视觉测量中大尺寸靶标加工困难、摄像机标定精度难以保证的问题。仿真和实际标定实验均证明此方法可以有效提高大视场摄像机的标定精度。